In the shape optimization based on the finite element method, the accuracy of finite element analysis of a given structure is important to determine the final shape. In case of a bending dominant problem, finite element solutions by the full integration scheme are not reliable because of the locking phenomenon. Furthermore, in the process of shape optimization, the mesh distortion is large due to the change of the structure outline: therefore, we cannot guarantee the accurate result unless the finite element itself is accurate. We approach to more accurate shape optimization to diminish these inaccuracies by improving the existing finite element. The shape optimization using the modified finite element is applied to a two-dimensional simple beam. Results show that the modified finite element have improved the optimization results.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.7
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pp.1408-1415
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2002
In this paper, we investigate the effect and the importance of the accuracy of finite element analysis in the shape optimization based on the finite element method and improve the existing finite element which has inaccuracy in some cases. And then, the shape optimization is performed by using the improved finite element. One of the main stream to improve finite element is the prevention of locking phenomenon. In case of bending dominant problems, finite element solutions cannot be reliable because of shear locking phenomenon. In the process of shape optimization, the mesh distortion is large due to the change of the structure outline. So, we have to raise the accuracy of finite element analysis for the large mesh distortion. We cannot guarantee the accurate result unless the finite element itself is accurate or the finite elements are remeshed. So, we approach to more accurate shape optimization to diminish these inaccuracies by improving the existing finite element. The shape optimization using the modified finite element is applied to a two and three dimensional simple beam. Results show that the modified finite element has improved the optimization results.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2008.04a
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pp.216-221
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2008
Shape design optimization for linear elasticity problem is performed using isogeometric analysis method. In many design optimization problems for real engineering models, initial raw data usually comes from CAD modeler. Then designer should convert this CAD data into finite element mesh data because conventional design optimization tools are generally based on finite element analysis. During this conversion there is some numerical error due to a geometry approximation, which causes accuracy problems in not only response analysis but also design sensitivity analysis. As a remedy of this phenomenon, the isogeometric analysis method is one of the promising approaches of shape design optimization. The main idea of isogeometric analysis is that the basis functions used in analysis is exactly same as ones which represent the geometry, and this geometrically exact model can be used shape sensitivity analysis and design optimization as well. In shape design sensitivity point of view, precise shape sensitivity is very essential for gradient-based optimization. In conventional finite element based optimization, higher order information such as normal vector and curvature term is inaccurate or even missing due to the use of linear interpolation functions. On the other hands, B-spline basis functions have sufficient continuity and their derivatives are smooth enough. Therefore normal vector and curvature terms can be exactly evaluated, which eventually yields precise optimal shapes. In this article, isogeometric analysis method is utilized for the shape design optimization. By virtue of B-spline basis function, an exact geometry can be handled without finite element meshes. Moreover, initial CAD data are used throughout the optimization process, including response analysis, shape sensitivity analysis, design parameterization and shape optimization, without subsequent communication with CAD description.
In the present study, an integrated framework of geometric modeling, analysis, and design optimization is proposed. Geometric modeling is based on B-spline surface representation. Geometrically-exact shell finite element is implemented in analysis module. Control points of the surface are selected as design variables for optimization, which can make the interaction easier between analysis and surface representation. Sequential linear programming(SLP) is adopted for the shape optimization of surfaces. For the computation of shape sensitivities, semi-analytical method is used. The developed integrated framework should serve as a powerful tool for the geometric modeling, analysis, and shape design of surfaces.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.52
no.7
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pp.307-314
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2003
This paper presents a 3D shape optimization algorithm for electromagnetic devices using the design sensitivity analysis with finite element method. The structural deformation analysis based on the deformation theory of the elastic body under stress is used for mesh renewing. The design sensitivity and adjoint variable formulae are derived for the 3D finite element method with edge element. The results of sensitivity analysis are used as the input data of the structural analysis to calculate the relocation of the nodal points. This method makes it possible that the new mesh of analysis region can be obtained from the initial mesh without regeneration. The proposed algorithm is applied to the shape optimization of 3D electromagnet pole to net a uniform flux density at the target region.
This paper describes a new method for the faster shape optimization of the electromagnetic devices. In a conventional iterative method of shape design optimization using design sensitivity based on a finite element method, meshes for a new shape of the model are generated and a discretized system equation is solved using the meshes in each iteration. They cause much design time. To save this time, a polynomial approximation of the finite element solution with respect to the geometric design parameters using Taylor expansion is constructed. This approximate state variable expressed explicitly in terms of design parameters is employed in a gradient-based optimization method. The proposed method is applied to the shape design of quadrupole magnet.
This paper is concerned with shape optimization problems by the boundary element method (BEM) emphasizing the use of a reduced basis reanalysis technique proposed recently by the author. Problems of this class are conventionally carried out iteratively through an optimizer; a sequential quadratic programming-based optimizer is used in this study. The iterative process produces a succession of intermediate designs. Repeated analyses for the systems associated with these intermediate designs using an exact approach such as the LU decomposition method are time consuming if the order of the systems is large. The newly developed reanalysis technique devised for boundary element systems is utilized to enhance the computational efficiency in the repeated system solvings. Presented numerical examples on optimal shape design problems in electric potential distribution and elasticity show that the new reanalysis technique is capable of speeding up the design process without sacrificing the accuracy of the optimal solutions.
Metaheuristic algorithm is used to solve the weight minimization problem of truss structures considering shape, and sizing design variables. The cross-sectional areas of the line element in trusses are the design variables for size optimization and the changeable joint coordinates are the shape optimization used in this study. The design of plane and spatial truss structures are optimized by metaheuristic technique named Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO). Finite element analyses of structures and optimization process are carried out by the computer program visually developed by the authors coded in MATLAB. The four benchmark problems (trusses 2D ten-bar, 3D thirty-seven-bar, 3D seventy-two-bar and 2D two-hundred-bar) taken from literature are optimized and the optimal solution compared the results given by previous studies.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.21
no.3
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pp.233-238
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2008
In this paper, a shape design optimization method for linearly elastic problems is developed using isogeometric approach. In many design optimization problems for practical engineering models, initial raw data usually come from a CAD modeler. Then, designers should convert the CAD data into finite element mesh data since most of conventional design optimization tools are based on finite element analysis. During this conversion, there are some numerical errors due to geometric approximation, which causes accuracy problems in response as well as design sensitivity analyses. As a remedy for this phenomenon, the isogeometric analysis method can be one of the promising approaches for the shape design optimization. The main idea of isogeometric approach is that the basis functions used in analysis is exactly the same as the ones representing the geometry. This geometrically exact model can be used in the shape sensitivity analysis and design optimization as well. Therefore the shape design sensitivity with high accuracy can be obtained, which is very essential for a gradient-based optimization. Through numerical examples, it is verified that the shape design optimization based on an isogeometic approach works well.
In this paper, we use the optimization design theory based on the finite element method and implement the optimal design of electromagnetic devices using COMSOL interface. COMSOL is one of the commercial EM software. Shape information for the design optimization is extracted by CAD in EM software. To calculate the shape of optimal design, sensitive analysis is applied to the design processing in MATLAB. To achieve the design objective in this paper, objective function is defined. According to the sensitive analysis based on the finite element method, we change the design variable after the sensitivity of the objective function is computed. To verify the proposed method, the results are compared with the initial design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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